2019【课件】理财牛金融工程及程序化交易平台.ppt

理财牛金融工程及程序化交易平台,http:/www.docin.com/sundae_meng,全方位的支持,开发,测试,应用,最专业的科学计算软件及主流编程语言,基于各级别交易数据（分笔成交数据，分 时数据，K线数据）的模拟交易及测试 跨市场，跨品种多策略模拟交易及测试 完备的测试报告，交易分析，资产变化等,盘面监控 辅助交易 程序化交易,理财牛,我们的客户,策略开发步骤,数据选择,策略应用,开发工具选择,策略验证,策略开发步骤,程序化交易平台架构,数据选择,推送股票/期货实时交易数据 历史交易数据，精确到tick 个股财务数据，股本变迁数据，基金净值 第三方数据源转接器，支持万得/彭博等 用户自建数据库，各种数据库格式,交易接口,股票：同花顺交易网关，国信证券Fix接口，金证消息中间件，恒生消息中间件，CTP接口（兴业证券，华宝证券） 期货：上期综合技术平台（CTP），恒生消息中间件，金仕达消息中间件 外盘：IB（盈透接口），开发中,开发语言的选择及环境搭建,理财牛金融工程平台提供标准的C函数接口及动态链接库，可供各种开发语言调用。同时提供Matlab工具箱，R语言函数库及Python函数库以方便使用。 金融工程开发推荐使用Matlab及标准C/C+，客户端界面开发推荐使用Python。,Matlab开发及运行交易策略,集成开发环境 简单易用 超强处理能力 图形处理 数学函数库 系列金融工具箱,C/C+开发及运行交易策略,VS开发环境 功能强大 执行效率高 丰富的第三方库 运行需要资源少,Matlab做金融工程开发,优点： 最好的科学计算软件，简单易用 强大的功能和丰富的金融工具箱 C语言优化过的内部函数 缺点： 运行需要Matlab环境支持 大规模工程M语言执行效率不高,C/C+做金融工程开发,优点： 语言应用广泛，执行效率高 丰富的第三方库支持，如QuantLib和TA-Lib 编译运行，不需要开发环境支持 缺点： 语法复杂，需要编译运行，对于开发者要求较高,开发工具选择,策略的验证及测试,历史数据回测 自定义时间段 基于tick数据的测试 详尽的测试报告 模拟交易账户 账户规模任意设置 根据实时数据判断成交,应用：盘面监控,交易策略买卖提示 异动板块及个股提示 衍生品实时定价 Lof及分级基金实时折价率 ETF实时套利机会 股指实时升贴水 持仓风险监控（VAR）,应用：辅助交易,批量股票买卖 算法交易 多账户同时操作 对冲交易（买股票，沽股指）,应用：程序化交易,单品种策略（趋势，震荡等） 多品种策略（量化投资） 组合对冲策略（Alpha套利） 做市商策略 套利策略 ,主流程序化交易平台对比,文华财经、交易开拓者 封闭系统 VS 开放平台 自带脚本语言 VS 通用编程语言 基于图标和技术指标 VS 无任何限制 单一期货市场 VS 股票和期货市场,谢谢!,